统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。
一、指标对比分析法指标对比分析法
统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。
指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。
二、分组分析法指标对比分析法
分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。
三、时间数列及动态分析法
时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。
时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。也就是说必须用可比价格（如用不变价或用价格指数调整）计算不同年份相同产品的价值，然后才能进行对比。
为了观察我国经济发展的波动轨迹，可将各年国内生产总值的发展速度编制时间数列，并据以绘制成曲线图，令人得到直观认识。
四、指数分析法
指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。
指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。
用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡种类繁多，如财政平衡表、劳动力平衡表、能源平衡表、国际收支平衡表、投入产出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。
六、综合评价分析
社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。
进行综合评价包括四个步骤：
1.确定评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。要注意指标体系的全面性和系统性。
2.搜集数据，并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理。可采用相对化处理、函数化处理、标准化处理等方法。
3.确定各指标的权数，以保证评价的科学性。根据各个指标所处的地位和对总体影响程度不同，需要对不同指标赋予不同的权数。
4.对指标进行汇总，计算综合分值，并据此作出综合评价。
七、景气分析
经济波动是客观存在的，是任何国家都难以完全避免的。如何避免大的经济波动，保持经济的稳定发展，一直是各国政府和经济之专家在宏观调控和决策中面临的重要课题，景气分析正是适应这一要求而产生和发展的。景气分析是一种综合评价分析，可分为宏观经济景气分析和企业景气调查分析。
宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法，经过十多年时间和不断完善，已形成制度，定期提供景气分析报告，对宏观经济运行状态起到晴雨表和报警器的作用，便于国务院和有关部门及时采取宏观调控措施。以经常性的小调整，防止经济的大起大落。
企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中，采取抽样调查的方法，通过问卷的形式，让企业负责人回答有关情况判断和预期。内容分为两类：一是对宏观经济总体的判断和预期；一是对企业经营状况的判断和预期，如产品订单、原材料购进、价格、存货、就业、市场需求、固定资产投资等。
八、预测分析
宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来，就是预测分析。
统计预测属于定量预测，是以数据分析为主，在预测中结合定性分析。统计预测的方法大致可分为两类：一类是主要根据指标时间数列自身变化与时间的依存关系进行预测，属于时间数列分析；另一类是根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，属于回归分析。
预测分析的方法有回归分析法、滑动平均法、指数平滑法、周期（季节）变化分析和随机变化分析等。比较复杂的预测分析需要建立计量经济模型，求解模型中的参数又有许多方法。
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统计分析与数据挖掘区别
多元统计老师说：“数据挖掘是以统计分析为基础的，多数在采用统计分析的方法”。我有不同的观点，就写点东西出来，大家可以自己评述。
我们过去曾给予数据挖掘方法智能的生命力，把它看作商务智能重要的发展方向。但统计学作为一个学科是否应该关心它的发展。我们是否应该将它看成统计的一部分？那意味作什么？最起码它表明我们应该：在我们的杂志上发表这类文章；在我们的本科课程中讲授一些这方面的内容，在我们的研究生中讲授一些相关的研究课题。我们的博士生专业课就有《多元统计》一课；给那些这方面较优秀的人提供一些奖励(工作，职称，奖品)。
答案并不明显，在统计学的历史上就忽略了许多在其它数据处理相关领域发展的新方法。如下是一些相关领域的例子。其中带*的是那些在统计科学中萌芽，但随后绝大部分又被统计学忽略的方法领域。
1 模式识别*--CS/工程
2 数据库管理--CS/图书馆科学
3 神经网络*--心理学/CS/工程
4 机器学习*-CS/AI
5 图形模型*(Beyes 网)-CS/AI
6 遗传工程--CS/工程
7 化学统计学*--化学
8 数据可视化**--CS/科学计算
可以肯定地说，个别的统计学家已经致力于这些领域，但公平地说他们并未被我们的统计学学术圈接纳，主流的学术圈并未接纳这些，至少我没有听到哪个统计学教师钻研神经网络。
既然象上面的一些从数据获取知识的课题和统计学的关系如此冷淡，我们不禁要问：`什么不是统计学`。如果和数据联系并不是一个课题成为统计学一部分的充分理由，那么什么才是充分的呢？到目前为止，统计学的定义好象依赖于一些工具，也就是我们在当前的研究生课程中讲授的那些东西。如下是一些例子：
.概率理论
.实分析
.测度论
.渐近理论
.决策理论
.马耳可夫链
.遍历理论
统计领域好象被定义成一族能提出如上或相关工具的问题。当然这些工具过去和将来都会很有用。就象Brad Efron（Brad Efron, Department of Statistics Sequoia Hall 390 Serra Mall Stanford University Stanford）提醒我们一样：“统计是最成功的信息科学。那些忽略了统计的人将受到惩罚，他们将在实际中自己重新发现该统计方法。”
有人认为在当前数据(及其相关应用)以指数方式增长，而统计学家的数量显然赶不上这种增长的情况下，我们统计学应该将精力集中于信息科学中我们作得最好的部分，也就是基于数学的概率推断。这是一种高度保守的观点，当然它也有可能是最好的一种战略。然而，如果我们接受这一种观点，我们统计学家在‘信息革命’浪潮中的作用肯定会逐渐消失殆尽（在这个舞台上的演员越来越少）。当然这种战略的一个很好的优点是它对我们创新的要求很少，我们只需要墨守成规就可以了。
另一种观点，早在1962年就由John Tukey[Tukey (1962)]提出来了，他认为统计应该关注数据分析。这个领域应该依据问题而不是工具定义，也就是那些和数据有关的问题。如果这种观点成为一种主流观点，那就要求对我们的实践和学术课题作较大的改变。
首先(最重要的)，我们应该跟上计算的步伐。哪里有数据，哪里就有计算。一旦我们将计算方法看成是一个基本的统计工具(而不是一种方便地实现我们现成工具的方法)，那么当前许多和数据密切相关的领域将不复存在。他们将成为我们领域的一部分。
认真对待计算工具而不是简单地使用统计包--虽然这一点也很重要。如果计算成为我们的一个基本的研究工具，毫无疑问，我们的学生应该学习相关的计算科学知识。这将包括数值线性代数，数值和组合优化，数据结构，算法设计，机械体系，程序设计方法，数据库管理，并行体系，和程序设计等等。我们也将扩展我们的课程计划，它应该包括当前的计算机定向数据分析方法，它们大部分是在统计学科之外发展起来的。
如果我们想和其它的数据相关领域争夺学术和商业的市场空间，我们的某些基本模式将不得不改变，我们将不得不调节对数学的幻想。数学（象计算）只是统计的一个工具，虽然非常重要，但并不是唯一能证实统计方法有效性的工具。数学不等价于理论，反之亦然。理论本来是创造理解力和数学，虽然这很重要，但并不是作此的唯一方法。比如，在疾病的基因理论中数学内容很少，但它却使人们更好地理解许多医学现象。我们将承认经验确认方式，虽然有一定局限性，但的确是一种确认方式。
我们可能也不得不改变我们的文化。每一个参与其它数据相关领域的统计学家都被他们和统计学的‘文化差距’所震撼。在其它的一些领域，‘想法’比数学技术（基础）更重要。一个有启发的‘想法’就被认为是有价值的，若有更详细的确认（理论的或经验的）人们才去讨论它的最终价值。思维方式是‘如果没有证明是有罪的，那就是清白的’这和我们领域的思路是不一致的。过去如果一个新方法不是用数学证明是有效的，我们常常诋毁它，即使不这样，我们也不会接受它。这种思路在数据集比较小和信息噪声比较高时是合理的。特别地，我们应该改变我们诋毁那些表现很好（通常在其它领域），但却没被我们理解的方法的习惯。
个人感觉，也许，现在的统计学正处在一个十字路口，我们可以决定是接受还是拒绝改变。如上所说，两种观点都极富说服力。虽然观点丰富，但谁也不能肯定哪一种战略能保持我们领域的健康发展和生命力。大多数统计学家好象认为统计学对信息科学的影响越来越小。它们也不太同意为此作些什么。站主导的观点认为我们有市场问题，我们在别的领域的顾客和同事不了解我们的价值和重要性。这也是我们的主要专业组织，美国统计协会的看法。在战略计划委员（A mstat News-Feb.1997）会所作的五年计划报告中有一节‘增强我们学科的声望和健康’，报告中提及“以下的内容意思是：统计学面临危机，市场的，人才的危机。”统计学可以在数据挖掘科学中发挥作用，统计学应该和数据挖掘合作，而不是将它甩给计算机科学家。
有一部分统计专家认为计算机和他们争抢了市场，这个是表面现象。以我们的课程为例，老师讲得很认真，但很多人都没有统计基础，这严重影响了学生对分析过程和结果的理解。SPSS、SAS等分析软件已很优秀，但运行出来的结果仍需进行解释，统计专家的价值也在于此。数据挖掘的可视化比统计分析工具更成功，在目前BI风起云涌的大背景下，企业数据仓库发展到一定阶段，数据挖掘的市场会越来越大，统计专家们的担忧正变为现实。数据挖掘是面向最终用户的，而统计分析的中间转换环节提高了应用成本。
常用统计软件介绍
《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。
一、统计软件的种类
1.SAS
是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。
2.SPSS
SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。
3.Excel
它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。
4.S-plus
这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。
5.Minitab
这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。
6.Statistica
也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件，在我国用的也不如SAS与SPSS那么普遍。
7.Eviews
这是一个主要处理回归和时间序列的软件。
统计分析方法以及统计软件的内容，相信读者通过对上面资料的阅读，有了一定了解。下面推荐两篇相关文章。
